Language Models 49 未来技术方向展望: 长思维链可解释性 Takeaways ➢ 基于长思维链的推理可以在一定程度上提高模型的可解释性 ➢ 提供显式的推理路径，让人类可以追踪模型如何从输入推导出输出，从而追踪模型的决策过程， 减少黑箱推理。 ➢ 同时，CoT 使监督者更容易检测模型是否遵循合理逻辑，并有助于 AI 对齐过程中对模型行为 的透明化处理。 ➢ 然而，CoT 并不能完全解决可解释性问题，因为模型仍可能利用

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